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删除第一行,将第一行用作标题,并设置正确的数据类型。

以同样的方式添加 Google Adwords 和 Other 我们按天平均分配费用,转换此表:如果您有兴趣了解更多有关如何执行此操作的信息,可以在文章末尾下载测试 BI 文件。

我们还添加来自 Google Analytics、Calltracking 和 CRM 的数据:

请注意,以“文本”格式存储电话更为正确,而不是 Power BI 默认建议的“整数”格式。

数据处理与整理

为了能够可视化数据,必须对其进行预处理。为了方便起见,让我们将文章的这一部分分成几个子部分。

消费和流量数据
首先,让我们将所有消费数据收集在一张表中:

请注意,我们在 Other_cost 表中 比利时手机号码列表 没有点击数据,因此我们自动将 null 放在那里:
此处及下文,为了后续数据计算的正确性,null会一直替换为“0”。下一步是从 Google Analytics 复制我们的数据并对其进行一些转换。

让我们按日期和来源分组并计算会话总和

电话号码列表

并添加费用数据:让我们添加一个自定义列,确定 cz 列表 我们优先统计来自广告系统的点击:最后,我们得到一个包含所有来源的流量和成本数据的表格:呼叫跟踪数据
让我们用呼叫数据转换原始表,以便我们可以计算收到的呼叫数量以及其中有多少是主要呼叫。如果有必要,您还可以考虑 unique 或 unique-target。

By vsyow

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